AI 技術在近年人類生活的領域究竟應用在何處呢? 不少領域正在緩慢開展中，但很確定的是，之前我們討論過程式開發、資料處理等較具系統性、邏輯性的工作，AI 是非常適合導入的，而除了從 Github Copilot X 等服務得證外， Google 執行長也證實了他們現在有高達四分之一的新程式碼是由 AI 產生的，再經由人類工程師審核與驗證後上版，這是很不錯的進展呢。
Google執行長 Sundar Pichai 他日前於2024年Q3財報電話會議上表示：超過四分之一的Google新程式碼是由人工智慧生成的，隨後由工程師稽核和接受。這是一個重要的里程碑，彰顯了人工智慧對公司的重要性。
人工智慧算是有幫助到Google的營運，Alphabet 這次公佈的本季營收達到883億美元，其中Google服務（包括搜尋）的營收為765億美元，比去年同期成長13%；Google雲端服務（包括為其他公司提供的人工智慧基礎設施產品）營收為114億美元，比去年同期成長35%。
Google 目前有那些實用的人工智慧服務，除了我最推薦的 Notebook LM 外，以下是一些也值得試用的：
Google Cloud AI Platform：一個託管的機器學習平台，支援從資料準備到模型訓練和部署的整個流程，方便開發者建構和管理機器學習專案。
Google Cloud Vision API：提供強大的圖像分析功能，可以識別圖像中的物體、面部、文字和情緒等，適用於圖像分類、文字識別等應用。
Google Cloud Speech-to-Text API：將語音轉換為文字，支援120多種語言和方言，適用於語音相關、指令控制等應用。
Google Cloud Text-to-Speech API：將文字轉換為自然流暢的語音，支援多種語言和語音風格，可用於語音助手、有聲讀物等。
Google Cloud Translation API：提供即時翻譯服務，支援100多種語言的文字翻譯，適用於跨語言交流和內容本地化。
Google Cloud Natural Language API：用於分析文字的情感、實體和句法結構，幫助理解和處理自然語言內容。
Dialogflow：一個用於建構對話式介面的平台，適合開發聊天機器人、AI 助手等，可部署在網站、應用和智慧喇叭上。
AutoML：為沒有深度學習經驗的開發者提供自動化的機器學習模型訓練和部署工具，包括圖片、影片、文字和表格資料的客製化模型。
TensorFlow：由 Google 開發的開源機器學習框架，廣泛用於建構和訓練深度學習模型，擁有豐富的社群資源。
Google Colaboratory (Colab)：支援 GPU 和 TPU，加速機器學習和深度學習的實驗和開發。
Google Gemini：Google 的生成式 AI 聊天機器人，能夠理解和生成自然語言文字，可用於獲取資訊、寫作輔助等。
本文題圖採用 Stable Diffusion 3.5 Large 模型生成
